package com.klun.project.common.constans.leetcode;

//给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。
// 请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。
// 注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m + n，其中前 m 个元素表示应合并
//的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略。nums2 的长度为 n 。
// 示例 1：
//输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
//输出：[1,2,2,3,5,6]
//解释：需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
//合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。
// 示例 2：
//输入：nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
//输出：[1]
//解释：需要合并 [1] 和 [] 。
//合并结果是 [1] 。
// 示例 3：
//输入：nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
//输出：[1]
//解释：需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
//合并结果是 [1] 。
//注意，因为 m = 0 ，所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。
// 提示：
// nums1.length == m + n
// nums2.length == n
// 0 <= m, n <= 200
// 1 <= m + n <= 200
// -109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109
// 进阶：你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗？
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public class Solution88 {

	public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
		int p1 = Math.max(m - 1, 0);
		int p2 = n - 1;
		for (int i = m + n - 1; i >= 0; i--) {
			if (p2 < 0 || p1 < 0) break;
			if (nums1[p1] > nums2[p2]) {
				nums1[i] = nums1[p1];
				--p1;
			} else {
				nums1[i] = nums2[p2];
				--p2;
			}
		}
		for (int i = p2; i >= 0; i--) {
			nums1[i] = nums2[i];
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		Solution88 solution = new Solution88();
//		obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0],[0,0,0]];
//		int[][] ints = ParseUtils.StringToArrayInt("[[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]");
		solution.merge(new int[]{2, 0}, 1, new int[]{1}, 1);
		System.out.println();
	}

}
